KAIST 제공국내 연구진이 AI의 숨은 취약점을 기존보다 약 7배 더 다양하게 찾아내는 안전성 검증 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 대규모 언어모델(LLM)의 안전성을 검증하는 레드팀(AI를 의도적으로 공격해 취약점을 찾는 안전성 검증 과정) 기술의 한계를 극복한 새로운 프레임워크 '스테이블-지플로우넷(Stable-GFlowNet)'을 개발했다고 30일 밝혔다.
생성형 AI의 레드팀은 프로그램을 배포하기 전 AI가 유해하거나 위험한 답변을 하도록 유도하는 공격 프롬프트를 만들어 숨은 약점을 찾아내는 과정이다. 가능한 한 다양한 공격 방법을 찾아낼수록 더 많은 취약점을 사전에 제거할 수 있어, 공격 성공률과 공격 다양성이 모두 중요하다.
기존에는 강화학습을 이용해 공격 프롬프트를 생성하는 방식이 주로 사용됐지만 가장 성공률이 높은 한두 가지 공격 방법만 반복적으로 생성하는 모드 붕괴가 자주 발생해 여러 유형의 취약점을 충분히 찾지 못하는 한계가 있었다.
또 이를 해결하기 위해 생성 흐름 네트워크가 제안됐지만, 학습 과정에서 계산이 복잡하고 불안정하며 의미 없는 문장에도 높은 보상이 주어져 성능이 쉽게 무너지는 문제가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 좋은 공격은 더 잘 배우고, 잘못된 공격은 걸러내는 세 가지 핵심 기술을 개발했다.
먼저 여러 길 가운데 더 나은 길을 비교해 선택하듯, 대조 궤적 균형(CTB) 기법을 도입해 계산이 복잡한 과정을 줄이고 학습을 안정화했다.
또 시끄러운 환경에서도 필요한 목소리만 골라 듣듯, 노이즈 경사 가지치기(NGP)를 적용해 불필요한 잡음은 제거하고 중요한 정보만 학습하도록 했으며, 횡설수설하는 말보다 자연스러운 문장을 우선 평가하는 유창성 안정화 장치(MKS)를 적용해 사람이 실제 사용할 법한 공격 프롬프트를 생성하도록 유도했다.
연구팀이 개발한 스테이블-지플로우넷(Stable-GFlowNet)은 기존 기술이 찾아낸 17개의 고유 공격 유형보다 약 7배 많은 134개의 공격 유형을 발굴하면서도 92%의 높은 공격 성공률을 유지했다.
또 스테이블-지플로우넷으로 학습한 방어 모델은 서로 다른 공격 기법을 이용해 평가하는 교차 공격시험에서도 다양한 공격을 효과적으로 방어하며 우수한 일반화 성능을 입증했다.
이번 기술은 AI 안전성 검증뿐 아니라 신약 후보 물질을 생성하는 분자 생성 등 다양한 분포 매칭문제에서도 기존보다 빠르고 안정적인 성능을 보여 범용적으로 활용될 가능성도 확인했다.
김준모 교수는 "이번 기술은 적은 데이터와 잡음이 많은 현실적인 환경에서도 AI의 다양한 취약점을 안정적으로 찾아낼 수 있다는 점에서 의미가 크다"며 "생성형 AI를 실제 서비스에 적용하기 전에 더 폭넓은 위험 요소를 찾아내고 방어할 수 있어, 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발의 핵심 기반기술이 될 것으로 기대한다"고 말했다.
영문기사 보기 (View English Article)